JMP님께!
최근 JMP Pro를 구매했는데, 베이지안 최적화 기법을 활용하고 싶습니다.
최적화를 위해 신속하고 유연한 충전 설계를 적용한 실험계획법(DoE)을 사용하여 초기 데이터셋을 생성하고 싶습니다.
저는 2개의 응답과 5개의 요인을 가지고 있으며, 그중 1개는 범주형(D형)이고 4개는 연속형입니다.
Dtype 수준에 따라 D 인자의 한계값을 다르게 설정하고 싶습니다(예: P와 A는 5~10, L은 5~20).
어떻게 하면 이것을 이룰 수 있을까요?
JMP Pro 화면 캡처 이미지를 첨부했습니다.
시간 내어 답변해 주셔서 미리 감사드립니다.
안녕하세요 @VarianceCivet85님
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
후보군을 생성하기 위한 공간 채우기 디자인을 만들 때, 허용되지 않는 조합 필터 또는 허용되지 않는 조합 스크립트를 사용하면 매우 간단하게 목표를 달성할 수 있습니다.
"허용되지 않는 조합 필터 사용"을 선택하고, 요인 D 유형을 P로 설정하고 요인 D의 범위를 10~20으로 설정하거나, 요인 D 유형을 A로 설정하고 요인 D의 범위를 10~20으로 설정하십시오. 입력한 정보를 바탕으로 설계에서 제외할 요인 범위/조합을 선택하면 다음과 같은 화면이 나타납니다.
JMP 스크립트에 더 익숙하다면 "허용되지 않는 조합 스크립트 사용" 옵션과 다음 스크립트를 사용할 수 있습니다.
Dtype == "P" & D >= 10 | Dtype == "A" & D >= 10
그러면 똑같은 결과를 얻게 될 겁니다.
후보 집합에 사용할 데이터 포인트 수를 지정하고 데이터 테이블을 생성한 다음, 제약 조건이 제대로 적용되고 준수되는지 확인할 수 있습니다.
@Jed_Campbell 님의 훌륭한 블로그 "Demystifying Factor Constraints" 를 읽어보시기를 추천합니다. 이 블로그에서는 설계/후보 집합을 만들 때 제약 조건을 적용하는 다양한 방법을 설명합니다.
수정: 베이지안 최적화를 위한 시작점을 만들고자 하신다면, D-최적 사용자 정의 설계를 사용하고 앞서 언급한 제약 조건을 적용하여 각 요인의 범위를 최소한의 실행 횟수로 탐색할 수 있도록 하는 것이 좋을 것 같습니다. 저는 6번의 실행과 빠른 유연 채우기 설계를 사용했을 때, 모든 D 유형에 대한 D의 범위가 완전히 탐색되지 않는 경우가 있었습니다.
사용자 지정 설계 방식을 사용하고 모델에서 주요 효과만 사용하는 경우 최소 7번의 실행이 필요하지만, 실행을 재분할하면 모든 Dtype 레벨에 대한 전체 범위를 탐색할 수 있습니다.
이 답변이 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다.
